Données non structurées avec la pile de données moderne

La plupart des données mondiales ne sont pas structurées et les humains sont bien plus doués pour les gérer. traitant ce type d'informations que les machines, mais nous ne pouvons pas le faire à échelle. L’avènement de l’ère de l’IA modifie cette dichotomie à mesure que les machines mieux apprendre à traiter les données non structurées. Depuis le À l'aube de l'ère numérique, les machines sont désormais plus capables de gérer des données structurées, mais avec du ML, des modèles LLM révolutionnaires et de l'IA générative, les données non structurées joueront un rôle beaucoup plus important dans la façon dont les humains et les machines travaillent ensemble pour comprendre le monde.

Les entreprises sont devenues très douées pour capturer et stocker des informations non structurées. données. Selon Gartner, 80 à 90 % des données d’entreprise ne sont pas structurées. Le la quantité de données non structurées augmente également beaucoup plus rapidement que données structurées. Générer de la valeur commerciale à partir de ces données est un enjeu émergent opportunité.

Données structurées ou non structurées

Les données structurées sont des données bien organisées et définies. Généralement, c'est organisé en colonnes et en lignes avec un schéma qui définit la signification de chacun. Il est également généralement très qualitatif et simple à analyser.

Les données non structurées ressemblent davantage aux données avec lesquelles nous interagissons quotidiennement. C'est non organisé, beaucoup plus qualitatif et généralement stocké dans son format natif. Des exemples de données non structurées incluent :

• Messages texte
• Publier sur les réseaux sociaux
• Images
• Documents PDF

Les données semi-structurées sont des données non structurées avec une structure ou des balises ajoutées à celui-ci, ce qui facilite son organisation et son analyse. Ces données ont quelques structure mais ne suit pas la même structure qu’un système relationnel traditionnel base de données. Fichiers CSV plats, fichiers créés à l'aide de langages de balisage tels que XML ou HTML et les fichiers JSON sont des exemples courants de données semi-structurées.

Défis liés aux données non structurées

Les données non structurées ne peuvent pas être recherchées, filtrées, triées ou autrement manipulées. Il est également difficile de trouver et d’accéder à des données non structurées. Cela rend difficile son utilisation pour une prise de décision précieuse à grande échelle.

Les appareils numériques connectés opérant dans le monde entier créent un flux incessant de données non structurées, en croissance exponentielle. Les données telles que les messages texte, les publications sur les réseaux sociaux, les données des capteurs et les fichiers journaux contribuent aux 328 millions de téraoctets de données créées chaque jour. Les données non structurées de Ritcher, telles que les fichiers PDF, audio et vidéo, s'ajoutent également au déluge de données non structurées qui pourraient être analysées pour prendre en charge une meilleure prise de décision et des modèles plus performants.

Les entreprises économisent de plus en plus de leurs données non structurées en raison de la baisse des coûts de stockage, ce qui se traduit par un pool de données disponibles beaucoup plus important. Pourtant, le volume même de ces données rend la recherche de valeur beaucoup plus difficile. Ces défis laissent des données précieuses inutilisées et des opportunités d'amélioration des performances de l'entreprise sont manquées.

Valeur des données non structurées

Les moyens par lesquels les dirigeants peuvent générer de la valeur à partir de données non structurées pour améliorer les opérations sont infinis et non quantifiables. Les données non structurées peuvent fournir des informations précieuses sur le comportement des clients et les tendances du marché, par exemple. L'analyse des publications sur les réseaux sociaux créées par des segments de clientèle spécifiques peut fournir aux spécialistes du marketing un aperçu de la façon dont ils perçoivent leur marque ou des sujets qui intéressent les clients. Ce type d'analyse peut aider les chefs de produit à détecter rapidement les tendances et à identifier les opportunités pour de nouveaux produits.

Une analyse sophistiquée des communications externes peut mesurer ce que ressentent les clients. L'analyse des sentiments peut mesurer si un client vit une expérience positive ou négative avec votre entreprise en analysant les e-mails ou l'engagement avec les agents du service client.

Ces techniques peuvent également suivre les sentiments exprimés dans les e-mails et les communications internes afin de comprendre l'état d'esprit des employés. Ces informations peuvent aider à prévenir l’épuisement professionnel et la baisse de moral et de productivité. Les managers peuvent accorder des pauses à leurs équipes lorsque l’analyse des sentiments détecte une tendance négative. Lorsque les employés sentent que leurs employeurs se soucient d’eux et comprennent quand ils ont besoin d’une pause, une culture d’entreprise plus forte émergera, moteur de la croissance.

L’analyse rapide d’une variété de communications peut également aider à identifier la fraude. En analysant les publications sur les réseaux sociaux, les e-mails et les transcriptions des appels du service client, des modèles sophistiqués peuvent identifier les données frauduleuses. L’analyse de ces données par l’IA peut détecter des incohérences dans les communications qui peuvent signaler des fabrications.

La capacité des ordinateurs à analyser des documents peut générer des gains de productivité significatifs. En analysant une base de données de documents juridiques, les organisations peuvent mesurer efficacement leur exposition aux litiges. Le stockage, la récupération et l'analyse des données financières issues des dépôts réglementaires peuvent également permettre aux analystes financiers d'économiser de nombreuses heures de travail.

Le traitement des documents commerciaux à partir des systèmes existants peut également être rationalisé grâce au traitement des données non structurées. Même si la technologie évolue constamment, toutes les entreprises ne suivent pas le rythme, mais les entreprises les plus avancées doivent encore travailler avec elles. Les systèmes capables de traiter et de stocker des dossiers de maintenance, des factures ou d'autres documents importants peuvent augmenter la productivité et analyser les tendances.

Solutions

La clé de la gestion et du traitement des données non structurées est de construire des structures autour d’elles pour les transformer en données semi-structurées. Les stratégies de balisage évoluent pour rendre les données non structurées plus visibles et plus faciles à gérer. La recherche efficace des vastes quantités de données non structurées dans le monde sous leur forme brute est encore en évolution, mais la recherche de métadonnées ou de données sur les données est beaucoup plus établie.

Grâce à une solide stratégie de métadonnées et une plate-forme de gestion, vous pouvez rechercher et accéder à des données non structurées à l'aide de requêtes SQL. Les scripts SQL peuvent accéder aux données en référençant des métadonnées de base telles que l'ID du document, l'horodatage, les auteurs et la catégorie du document. Ceci est utile, mais cela ne vous dit pas grand-chose sur le contenu des données non structurées ni sur ce que cela signifie. Pour extraire plus d'informations du contenu de vos données non structurées, vous devez enrichir vos métadonnées. Le marquage des données est un moyen d'y parvenir.

Les données peuvent être étiquetées manuellement ou des processus automatisés peuvent être créés pour étiqueter les données. Les approches purement manuelles sont beaucoup plus sujettes aux erreurs, plus lentes et ne s’adaptent pas bien. En règle générale, un gestionnaire de données dirigera un processus de marquage manuel pour établir et maintenir un ensemble de normes de marquage des données, ce qui imposera une charge énorme à un poste déjà difficile.

Les limitations du marquage manuel créent des opportunités de rationaliser le processus grâce au marquage assisté par l'IA. Les balises sont approuvées manuellement avec cette approche, mais un assistant IA suggérera comment les données doivent être balisées ou classées, ce qui rendra le travail beaucoup moins long. Un exemple serait un robot IA reconnaissant un numéro de sécurité sociale ou une adresse pendant qu’un gestionnaire de données classe les données, et le robot suggère que ces données soient classées comme informations sensibles.

Automatisation du balisage des données

L'automatisation d'un plus grand nombre de vos processus de balisage de données nécessite des techniques de ML plus sophistiquées. De multiples approches ont émergé sur le marché à mesure que la technologie de l’IA plus avancée évoluait. Ces techniques aident les machines à comprendre le contenu des données non structurées afin de pouvoir y accéder et les analyser. Ces approches s'appuient sur des technologies fondamentales telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage supervisé et non supervisé.

Reconnaissance optique de caractères

La technologie OCR reconnaît les caractères d'un document ou d'une image, permettant aux machines d'identifier des lettres ou des mots dans des documents dactylographiés, des PDF, des images ou des documents manuscrits. Cette technologie est mature mais constitue la base de la capacité des machines à comprendre le langage humain. Une fois que les machines peuvent identifier les caractères, elles peuvent donner du sens à ce texte afin que le contenu puisse être correctement étiqueté. Les techniques de traitement du langage naturel peuvent ensuite être utilisées pour extraire du sens à partir de données non structurées.

Traitement du langage naturel

Les modèles PNL sont basés sur une technologie d’IA capable de traiter le langage humain. L'apprentissage automatique et la linguistique informatique permettent aux machines de comprendre nos communications afin que les documents, fichiers audio et autres communications puissent être étiquetés et organisés. Au fil des années, le traitement du langage naturel a évolué, intégrant des techniques de ML et d’IA de plus en plus sophistiquées. Les frameworks simples ont évolué vers des modèles d'IA non supervisés d'apprentissage profond, capables de comprendre la signification des données non structurées.

La linguistique computationnelle est au cœur de la technologie PNL car elle fournit le cadre permettant aux ordinateurs de comprendre le langage humain. L’analyse syntaxique, qui aide les machines à comprendre le sens en fonction de la manière dont les mots sont disposés, en est un exemple. L’analyse des sentiments, qui aide les ordinateurs à comprendre le ton du langage humain, en est une autre. Ces technologies sont relativement matures et constituent la base de modèles d’apprentissage en profondeur plus sophistiqués, capables de capter davantage de sens à partir de données non structurées.

Apprentissage supervisé

La reconnaissance d'entités nommées (NER) est une tâche centrale dans la formation des modèles NLP. Le processus consiste à identifier des entités prédéfinies dans le texte et à les classer dans une catégorie spécifique. Les termes médicaux, les noms, les organisations ou les lieux sont des catégories courantes. Pour entraîner le modèle, les humains créeront des catégories et des règles particulières autour de la classification des différentes entités.

La classification du texte est l'endroit où le texte se voit attribuer une catégorie prédéfinie particulière. Certains mots pourraient par exemple être catégorisés comme positifs ou négatifs. Dans un cas d'utilisation d'un ticket d'assistance, les mots contenus dans une communication client peuvent être classés comme commentaires, plaintes ou questions, fournissant ainsi plus d'informations sur la nature de l'interaction. Le contenu peut être catégorisé à l’aide de modèles d’apprentissage automatique, de règles définies par l’homme ou d’une combinaison des deux. Avec une approche basée sur des règles, les règles définissent la manière dont le texte est classé. Par exemple, la logique qui définit la fréquence des mots-clés utilisés dans un document dictera la manière dont il sera classé. Une approche basée sur le ML utilise des modèles d'apprentissage automatique pour reconnaître les modèles dans le texte et classer automatiquement le contenu. La combinaison des deux techniques peut conduire à un marquage encore plus précis, et l’IA peut éventuellement apprendre à étiqueter le texte sans aide.

Techniques et vecteurs d’apprentissage non supervisé

Des techniques d’apprentissage de l’IA ont émergé et permettent de comprendre le sens d’un texte sans l’aide d’un humain. Des technologies arrivent également sur le marché et peuvent transformer cette signification en chiffres afin qu'elle puisse être recherchée par les outils de requête de données traditionnels utilisés pour analyser les données structurées.

La modélisation de sujets est une autre technique PNL où un modèle d'IA non supervisé peut identifier un groupe ou un groupe de mots dans un corps de texte. Le modèle peut apprendre que certains mots sont courants dans des types particuliers de documents. Un exemple de modélisation thématique consiste à identifier les mots communs à un contrat ou à une facture et à les étiqueter en conséquence.

Les graphiques de dépendance identifieront les relations entre les mots qui permettront aux modèles d'IA de mieux comprendre la signification du texte. Cela inclut les relations grammaticales entre les mots d'une phrase, la relation entre un verbe et un nom, par exemple. Ces types d'associations dans le langage constituent la base de l'analyse vectorielle, où les relations entre les mots peuvent être exprimées sous forme de vecteurs.

Les vecteurs font que tout fonctionne.

L'intégration de vecteurs est une technique qui convertit des mots, des phrases et d'autres données non structurées en nombres pouvant être compris par les modèles d'apprentissage automatique et les moteurs de requête. Cela permet à ML d'analyser le texte et de classer le contenu de manière appropriée.

L'intégration de vecteurs dans des bases de données permet également aux analystes de créer des requêtes SQL complexes pour extraire des documents, du texte ou des données en fonction de leur signification et de leur contexte. Cela peut permettre des requêtes puissantes et complexes qui extraient des données de sources structurées et non structurées. Il permet également la recherche sémantique.

La recherche de vos données vectorielles dans tous vos magasins de données non structurées peut s'avérer fastidieuse et inefficace. Des métadonnées bien organisées peuvent prendre en charge la recherche sémantique en réduisant le volume de données à rechercher. Les métadonnées peuvent filtrer les données pour réduire les ressources nécessaires à la recherche d'actifs.

Une stratégie robuste de gestion des métadonnées peut optimiser le processus de recherche de sens dans les données non structurées. La gestion centralisée des métadonnées permet d’accéder aux données non structurées et structurées depuis le même endroit. Ces métadonnées peuvent également prendre en charge des catalogues de données centraux dans lesquels les analystes peuvent trouver plus facilement des données structurées et non structurées.

Produits de données

Une fois les données non structurées étiquetées ou les vecteurs intégrés créés, les données sont accessibles à l'aide de requêtes SQL et les ensembles de données peuvent être fusionnés et enrichis pour ajouter davantage de valeur commerciale. Le produit de données constitue un excellent moyen de regrouper des données structurées et non structurées afin de les rendre plus avantageuses pour les chefs d'entreprise et les analystes.

Des produits de données peuvent être créés pour fusionner des données structurées riches avec des données non structurées plus contextuelles afin de fournir des informations plus approfondies. Par exemple, les données structurées des marchés financiers et les données de portefeuille peuvent être fusionnées avec du contenu non structuré tel que des actualités, des états financiers et des sentiments sur les réseaux sociaux. Ces données peuvent ensuite être introduites dans un modèle capable d’analyser les facteurs à l’origine des fluctuations de la valeur du portefeuille.

Les données structurées et non structurées peuvent également être utilisées pour prédire le comportement humain. Des produits de données peuvent être créés qui combinent les données de vente avec l'analyse des sentiments sur les plateformes de médias sociaux pour comprendre comment les discussions sur les plateformes sociales axées sur votre marque peuvent affecter les ventes.

Dans les établissements de soins de santé, les données de tests structurés peuvent être combinées avec les notes des médecins pour fournir un meilleur contexte. Ce type de solution permet également d’analyser un nombre beaucoup plus important de cas pour identifier des connexions, des corrélations et des tendances.

Les experts en sinistres travaillent avec des quantités importantes de données non structurées précieuses, difficiles à accéder et à analyser à grande échelle. Des produits de données peuvent être développés pour combiner des données non structurées et des données structurées afin de prendre en charge des prédictions plus précises conduisant à de meilleures évaluations des risques. Par exemple, la combinaison des rapports et notes de terrain des experts en sinistres avec des données structurelles telles que les montants des sinistres, les lieux des accidents et le type de véhicule peut être utilisée pour aider à identifier les tendances et les modèles pouvant soutenir une meilleure évaluation des risques.

Travailler avec des données non structurées et une IA non supervisée est délicat et peut entraîner des hallucinations ou de mauvais résultats. Les produits de données intègrent la gouvernance des données et la supervision humaine pour assurer une meilleure surveillance. Les producteurs de produits de données peuvent évaluer le lignage des données pour mieux comprendre les modèles NLP sous-jacents et les consommateurs de produits de données peuvent fournir des commentaires sur la qualité des résultats de l'analyse basée sur ces modèles de données sophistiqués.

Les machines continueront de mieux comprendre les données non structurées, ce qui entraînera de nouveaux cas d'utilisation et de nouvelles opportunités commerciales. Il sera nécessaire de surveiller les modèles d’apprentissage non supervisés pour réduire le risque que l’IA commette des erreurs coûteuses.